Banking Info Bot

1.

Banking Info Bot
Предоставляет финансовую информацию и не только!

2.

Мазняк Олег
Ученик 10 класса МБОУ СОШ № 1 в ст. Ольгинской Аксайского
района Ростовской области
Сириус Курсы (Введение в машинное обучение, Знакомство с
искусственным интеллектом), 2022
Участник Финала Международной олимпиады по финансовой
безопастности, 2021
Яндекс Лицей «Основы программирования на языке Python», 2019
Кружок NlogN по программированию на языке C++ 2023

3.

Проблемы
Наличие недостоверной
информации в интернете
Низкий уровень
финансовой грамотности
Из-за наличия данного рода
информации и трудной доступности
правдивой информации, создается
возможность для развития
информационного мошенничества.
В связи с недостаточным уровнем
финансовых знаний население страны
более подвержено обману со стороны
различного рода мошенников.

4.

Banking Info Bot – бот запущенный в
мессенджере Telegram с целью
упрощения получения доступа к
главной финансовой информации
Банка России, а также повышения
уровня финансовой грамотности и
финансовой культуры населения
страны.

5.

Целевая аудитория
Население страны
Наш бот поможет повысить
финансовую грамотность
населения и обеспечить его
достоверной финансовой
информацией. Это поможет
снизить риски потери средств
населением и максимизировать
уровень его благосостояния,
вовлечь сбережения в
инвестиционную деятельность

6.

Бенефициары
Общество
Государственные органы
Коммерческие банки
Финансовые институты

7.

Основные возможности бота связаны с
предоставлением достоверных данных и
информации для принятия решений и
повышения уровня финансовой
грамотности и культуры населения.

8.

Данные и информация:
• Темпы инфляции
• Значение ключевой ставки
• Официальные курсы валют
• Учетные цены на драгоценные
металлы
• Статьи для повышения уровня
финансовой грамотности

9.

Этапы развития проекта
01
02
Разработка
диалогового
режима
Подготовка
данных для
обучения
модели
03
04
Разработка и
обучение
нейронной сети
Разработка
функционала
предложения
новостей
пользователями
чат-бота. и др.

10.

Реализованные
возможности:
Отправка запроса на получение
информации в диалоговом
режиме.
Выбор запрашиваемой
информации в меню.
Возможность использования
бота в Inline-режиме.
Получение помощи по команде
"help".
Обработка ошибок и их
архивация.

11.

01
Разработка
диалогового режима
Отправка запроса на получение
информации в диалоговом режиме.
Особенность: работа со словарем
команд,
который
является
расширяемым
(в настоящее время возможны
запросы на русском и английском
языке,
заложена
возможность
расширения словаря за счет ключей
на языках зарубежных стран).

12.

02.1
Парсинг для обучения
модели
С помощью скрипта python проведен парсинг 29316 публикаций из
набора новостных каналов Telegram различной направленности.
Количество публикаций было выравнено в разрезе 3-х групп:
1. Публикации фин. грам. направленности.
2. Новости банковского дела, финансового рынка и страхового
дела.
3. Нефинансовые новости.
(Для выравнивания количества непрофильные публикации были
исключены в каждой из целевых групп случайным образом.)

13.

Обучающая выборка

14.

02.2 Подготовка данных для
обучения модели
Определены метрики собранных публикаций при помощи
лингвистического анализатора “PlainRussian”и разработанных для
этой цели средств анализа принадлежности текста к финансовобанковской тематике.
(количество финансовых терминов в топ 5 слов публикации,
определяется на основе словаря, полученного путем парсинга
«Финансово-кредитного энциклопедического словаря» под ред.
А.Г.Грязновой)

15.

Отбор факторов
Отбор
факторов
модели

16.

03
Разработка и обучение
нейронной сети
(В процессе реализации)
Для машинного обучения выбрана библиотека Python
Scikit-learn,
распространяемая
в
виде
свободного
программного обеспечения.
Описанная ранее выборка разделена на обучающую,
валидационную и тестирующую. Категориальные факторы
в структуре данных отсутствуют.
В качестве модели для обучения нейросети выбрана
логистическая регрессия, написан код для ее обучения.
В настоящее время в проводится дополнительный
исследовательский анализ данных.
В качестве основной метрики качества обучения нейросети
выбрана precision score.

17.

04
Разработка функционала
предложения новостей
пользователями чат-бота. и др.
(Предстоит сделать)
Требуется добавить в интерфейс бота возможность
получения ссылки на предполагаемую статью по
финансовой грамотности от пользователей.
Разработать механизм оценки уровня финансового
грамотности пользователей бота с целью формирования
адаптивных рассылок.
Необходимо построить дополнительную нейросетевую
модель, которая будет оценивать уровень сложности
статьи по финансовой грамотности.
Доработать систему рассылок новостей таким образом,
чтобы она направляла статьи каждому пользователю с
учетом его финансовых знаний.

18.

Telegram Bot
Яндекс диск
GitHub

19.

Спасибо за
внимание!